入门先决条件

1. 设置权限，以便 Amazon Personalize 可以代表您访问您的资源。这包括为 Amazon Personalize 创建服务角色，并通过 IAM 策略授予其访问Amazon Personalize 资源的权限。有关更多信息，请参阅 授予Amazon Personalize 访问您的Amazon Personalize 资源的权限。

2. 准备训练数据并将数据上传到 Amazon S3 存储桶：

   • 有关域数据集组教程，请参阅创建训练数据（域数据集组）。

   • 有关自定义数据集组教程，请参阅创建训练数据（自定义数据集组）。

3. 授予您的 Amazon Personalize 服务角色访问您的 Amazon S3 资源的权限，如中所述为Amazon Personalize 授予 Amazon S3 资源的访问。

创建训练数据

1. 下载并解压缩电影分级 zip 文件，即 ml-latest-small.zip 文件，取自MovieLens以下推荐用于教育和发展（F. Maxwell Harp er 和 Joseph A. Konstan。2015 年）。 MovieLens 数据集：历史和背景。 ACM 交互式智能系统 (TII) 交易 5, 4:19:1 — 19:19。https://doi.org/10.1145/2827872)。

2. 打开 ratings.csv 文件。此文件包含本教程的交互数据。

   1. 删除评级 列。

   2. 将userId和movieId列ITEM_ID分别重命名为USER_ID和。

   3. 添加 EVENT_TYPE 列，将每条记录的值设置为watch。如果你使用的是 Microsoft Excel，你可以为每条记录设置 EVENT_TYPE，方法是输入watch该列的第一个单元格，然后双击该单元格的右下角。您的标题应如下所示：

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE

      这些列必须与显示的完全一致，Amazon Personalize 才能识别数据。数据的前几行应如下所示：

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP,EVENT_TYPE
      1,1,964982703,watch
      1,3,964981247,watch
      1,6,964982224,watch
      1,47,964983815,watch
      1,50,964982931,watch
      ....
      ....

   保存 ratings.csv 文件。

3. 上传ratings.csv到 Amazon S3 存储桶。有关更多信息，请参阅《Amazon S imple Storage Service 用户指南》中的拖放上传文件和文件夹。

4. 授予 Amazon Personalize 读取存储桶中数据的权限。有关更多信息，请参阅为Amazon Personalize 授予 Amazon S3 资源的访问：

1. 下载并解压缩电影分级 zip 文件，即 ml-latest-small.zip 文件，取自MovieLens以下推荐用于教育和发展（F. Maxwell Harp er 和 Joseph A. Konstan。2015 年）。 MovieLens 数据集：历史和背景。 ACM 交互式智能系统 (TII) 交易 5, 4:19:1 — 19:19。https://doi.org/10.1145/2827872)。

2. 打开 ratings.csv 文件。此文件包含本教程的交互数据。

   1. 删除评级 列。

   2. 使用以下内容替换标题行：

      USER_ID,ITEM_ID,TIMESTAMP

      这些标题必须与显示的完全一致，Amazon Personalize 才能识别数据。

   保存 ratings.csv 文件。

3. 上传ratings.csv到 Amazon S3 存储桶。有关更多信息，请参阅《Amazon S imple Storage Service 用户指南》中的拖放上传文件和文件夹。

4. 授予 Amazon Personalize 读取存储桶中数据的权限。有关更多信息，请参阅为Amazon Personalize 授予 Amazon S3 资源的访问：